神经网络如何学习的？ / 四六文摘

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策略梯度简述为什么要引入策略梯度,它的优缺点? 策略目标函数怎么优化目标函数---得到策略梯度关于策略的设计基于蒙特卡洛的策略梯度--REINFORCE算法降低方差---为策略梯度添加常数基 ...

公众号后台回复"图书",了解更多号主新书内容作者:气象学渣来源:气象学渣梯度下降法是目前神经网络训练过程中最为核心的算法之一,配合链式求导可实现误差在神经网络中的反向传播,更 ...

前言前段时间写了一篇文章<深入理解线性回归算法(二):正则项的详细分析>,文章提到L1是通过稀疏参数(减少参数的数量)来降低复杂度,L2是通过减小参数值的大小来降低复杂度.网上关于L1和 ...

TF之BN:BN算法对多层中的每层神经网络加快学习QuadraticFunction_InputData+Histogram+BN的Error_curve 输出结果代码设计 # 23 Batch N ...

上周开幕的Oculus F8似乎包含非常多的技术细节,我们在上周的时候有介绍新公布的Hald Dome原型设备,不仅可以通过自动可变焦距实现近距离物体渲染效果更好的聚焦,还可以将目镜的视场提高到140 ...

前言作为一名每天与神经网络训练/测试打交道的同学,是否经常会遇到以下这几个问题,时常怀疑人生: 怎么肥事,训练正常着呢,咋效果这么差呢? 嗯..再等等是不是loss就更低了.啊?明明loss更低了呀 ...

人工智能领域的基础技术仍然一直行驶在快车道上,实际用例也如雨后春笋一般涌现,不仅对全球经济产生了巨大影响,也渗透到了人们日常生活的各个方面.那么基于人工神经网络的深度学习技术有哪些形式? 基于人工神经 ...

关于CNN, 第1部分:卷积神经网络的介绍 CNN是什么?:它们如何工作,以及如何在Python中从头开始构建一个CNN. 在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)引起了人们的广泛关注,尤其是因为它彻底 ...

NLP近几年非常火,且发展特别快.像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术应运而生. 我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准 ...

doi: 10.12133/j.smartag.2019.1.2.201812-SA007 引用信息陈桂芬, 赵姗, 曹丽英, 傅思维, 周佳鑫. 基于迁移学习与卷积神经网络的玉米植株病害识别[J ...

假期快要到了,本次给大家赠送5本人工智能领域的技术书籍,这次赠送的书籍是<图神经网络基础与前沿>. 这是一本什么样的书图神经网络是近两年学术界的热点,在顶级会议上的文章越来越多.目前图像 ...

神经网络论坛版块: http://datawhale.club/c/team-learning/27-category/26 开源内容: https://github.com/datawhalech ...

神经网络如何学习的？